关键词： 人工智能   技术赋能   传统播音主持   应用现状   创新路径  

摘要： 为了满足当前时代发展需要,播音主持行业应展开技术创新,基于人工智能等手段探索新的发展领域,为传统媒体赋能.基于此,本文首先分析人工智能技术在播音主持行业的应用现状,进而探讨人工智能赋能传统播音主持工作创新的路径,以期实现虚拟主持以及其他播音定制服务,深化受众的节目体验,解决当前技术不足问题,为后续行业发展提供有效的参考.

关键词： 国家治理   技术治理   国家信息能力   大数据   人工智能  

摘要： 当前,我国正处于第四次工业革命与国家治理革新叠加并进的发展进程中,数智技术与治理实践深度融合,共同书写中国式现代化的新篇章。大数据、人工智能等数智技术的发展体现了网络化、信息化和智能化的高度与深度融合,在社会和政府双重驱动之下,其通过三种途径提升国家信息能力:多元主体协同治理提升信息获取能力、机器智能与社会智能深度融合提高信息加工能力、数智技术服务于人民提升信息利用能力。随着国家信息能力提升,国家内部信息流动的阻碍减少;同时,国家与社会的联结方式从疏离到交叠再到融合,国家得以更高效、更清晰地“看见”并“看懂”社会。国家行动有了更完备的高质量信息支撑,政策决策的科学性与完整性增加,从而能够真正解决人民最关心的问题。当然,数智对国家治理而言并非只有机遇,也存在信息能力局限性、多元治理主体信息不平衡、协调治理主体利益难度大等风险。因此,在建设现代化国家治理体系与治理能力的进程中,需要借助数智技术这股东风提供的更多治理工具和手段选择,也需建立保障机制以防范并解决技术“负能”困局。

关键词： 人工智能   帕金森病   文献计量学分析  

摘要： 目的：通过文献计量学分析，对人工智能应用于帕金森病研究的相关文献进行可视化分析。方法：以Web of Science核心数据库为本文数据来源。方法采用Cite Space 6.3.R1和VOSviewer1.6.20对年发文量、国家/地区、机构、关键词、作者、被引文献等进行文献计量分析。结果：最终纳入符合标准的文献2 043篇，该领域发文量呈快速增长趋势。共有87个国家/地区发表过该研究领域文章。其中美国、中国、意大利为高产国家，哈佛医学院为领先机构。发文量排名前三的作者为Gabriella Olmo、Alice Nieuwboer、Lynn Rochester。该领域高频关键词主要有帕金森病、深部脑刺激、步态等；最新突现词为康复。AI应用于PD领域主要分布于神经科学、工程电气、临床神经学等领域，论文发表期刊中SENSORS发文量和H指数位居第一，MOVEMENT DISORDERS的IF最高。共被引频次最高的文献主要研究内容是将脑电图信号与AI技术相结合进行PD的早期诊断。结论：近年来，人工智能在医疗领域发展迅速，其应用于PD的研究逐年增多，主要集中于对PD的危险因素预测、诊断和治疗。

关键词： 人工智能   版权法   可视化   可版权性  

摘要： 使用CiteSpace软件知识图谱可视化及文献计量分析的方法，系统梳理国内人工智能版权法研究领域的CSSCI来源期刊论文。通过绘制关键词共现图谱、聚类图谱和突现图谱等知识图谱，并研读相关研究文献，归纳总结出国内人工智能版权法研究领域AIGC的法律属性、独创性标准、法律主体、版权归属、版权保护和人工智能训练数据的合理使用等六大核心主题。在研究趋势上，“法律主体”和“利益平衡”仍然能够持续保持其在该研究领域内的关注度，AIGC的可专利性将会成为由版权法研究延伸而出的新热点。

关键词： 基质   硝态氮   铵态氮   近红外光谱   机器学习  

摘要： 为建立常见基质泥炭、蛭石和珍珠岩中铵态氮和硝态氮含量测定的近红外模型，采用铵态氮和硝态氮对3种基质进行处理，采集基质的近红外光谱；并采用化学法测定铵态氮和硝态氮含量，通过偏最小二乘法（partial least squares regression， PLSR）和机器学习算法支持向量机（support vector machine， SVM）构建了3种基质硝态氮和铵态氮含量的数学模型。结果表明，对铵态氮含量而言，最佳光谱预处理方法为一阶导数+平滑处理；对硝态氮含量而言，泥炭、蛭石和珍珠岩的最佳预处理方法分别为多元散射校正+平滑、一阶导数、多元散射校正+一阶导数+平滑。采用PLSR法和SVM法均能建立基质铵态氮和硝态氮含量预测模型，且SVM模型预测集的决定系数(Rp2)和预测相对分析误差（RPD）高于PLSR模型，预测均方根误差（RMSEP）低于PLSR模型。泥炭、蛭石和珍珠岩的铵态氮含量SVM模型的Rp2分别为0.983、0.936和0.925，RMSEP分别为0.073、0.528和0.540，RPD分别为7.74、4.50和4.80。泥炭、蛭石和珍珠岩的硝态氮含量SVM模型的Rp2分别为0.912、0.956和0.933，RMSEP分别为0.716、0.933和0.976，RPD分别为3.23、3.75和3.30。本试验所构建的泥炭、蛭石和珍珠岩SVM模型可靠，可用于分析基质的硝态氮和铵态氮含量。

关键词： 推理模型   人工智能   安全风险   治理悖论   人本主义  

摘要： [研究目的]DeepSeek-R1、o1等推理模型已能嵌合运用自生成思维链与自更新推理机制,推理性能显著提升的同时不可控风险亦呈涌现特征。研究推理模型所涉细化机理与多重风险,针对性提出治理方案以强化推理模型风险化解能力,推动其技术治理问题的理论化。[研究方法]采用文献分析法、案例分析法与描述性研究法,在推理模型与ChatGPT等预训练模型的对比视角下融合“风险社会”理论,分析“后训练扩展律”范式下人工智能算法架构的可控程度、风险等级与治理方案。[研究结果/结论]推理模型特有质态折射的“失序化技术链路+失限性技术风险”可交互作用,制造泛化领域的群生性危机以推动“危机社会”的加速演化,并创设推理模型领域“老鼠与老虎”的技术治理元悖论。须深化推理模型治理进路的人本主义与审慎主义取向,运用安全前置的强力型法治手段与三维并行的综合性治理体系实现突破。

关键词： 机器学习   自动化决策   就业歧视   训练数据   算法解释  

摘要： 机器学习决策在用工匹配领域发挥着日益重要的作用,而中国关于其在就业歧视方面的立法还未展开。结合算法技术原理和算法应用实践对自动化决策进行风险分析,就业歧视可能沿着“机器学习冶这一技术路径嵌入算法决策,具体包括:机器学习无意识的就业歧视源头和决策者有意识的就业歧视手段,其将造成被决策者举证艰难的就业歧视结果。面对“机器学习决策冶中愈加隐蔽、间接、复杂的就业歧视,考察现有法律法规的适用困境,需要进行适应性改进,具体包括:劳动法中“就业歧视范畴冶的不周与补遗;个保法中“自动化决策解释冶的软解释路径;个保法中“自动化决策拒绝权冶的范畴细化;工会法中“技术改造监督冶的制度接轨;算法管理规定中“算法备案冶的拓展引申。

关键词： 机器学习   土地利用   遥感影像   分层解译  

摘要： 土地利用空间分布对于揭示土地利用的空间分布规律至关重要，对其进行解析可为农业空间布局的长远规划提供参考依据。以Sentinel-2遥感影像为数据源，根据物候变化规律特点，采用分层策略，首先解译一级土地覆被类型，再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中，通过构建随机森林、支持向量机、决策树3种机器学习模型将鄂尔多斯扬水灌区的土地分为林地、水体、耕地、建筑和其他5类，筛选最优模型后进行目视纠偏进一步提升耕地精度。二级土地覆被类型解译中将目视纠偏后的细化为玉米、葵花、小麦和其他作物。结果表明，一级地类划分中随机森林模型表现最优，总体精度达92.27%,Kappa系数为0.85，耕地分类精度为87.60%，目视纠偏后达到98.90%；二级地类解译总体精度为87.93%,Kappa系数为0.81。该分层解译策略可为农业、林业等领域的高精度的区域调查统计工作提供新的实施思路。

关键词： 锂离子电池   电化学阻抗谱   机器学习   高斯过程回归   健康状态(SOH)估计  

摘要： 锂离子电池的电化学阻抗谱数据能体现电池健康状态（SOH）。传统的电化学阻抗谱测量使用多频交流电流作为激励，对专业测量设备具有较高的依赖性。使用方波电流作为输入激励，结合小波变换的方法能够快速测得并提取电池一定频率范围内的阻抗谱数据。进一步对各频段的阻抗与电池SOH的相关性进行分析，基于低频阻抗与电池容量衰减的强相关性，使用高斯过程回归模型，实现电池的SOH估计。用7只NCA电池的实验数据分组验证，将1 Hz阻抗用作特征阻抗频率时，SOH估计平均相对误差为1.14%。

关键词： 物联网   人工智能   小陇山   智慧林业   监测体系  

摘要： 针对高海拔林区生态环境监测数据碎片化、响应滞后等问题，构建了基于物联网与人工智能的小陇山智慧林业监测集成体系。通过部署气象、土壤、生物多样性等6类多源传感节点（覆盖海拔1 500～2 800m梯度），创新性地提出建立“感知层（多源传感）-传输层（混合组网）-平台层（边缘计算）-应用层（决策服务）”四维技术架构，采用LoRa/5G混合组网技术实现山区信号全覆盖，有效解决复杂环境下数据噪声抑制与生物特征识别难题。研究表明，系统数据采集完整度达96.8%，动物识别平均精度提升至87.3%，林火预警仿真响应效率较传统方法提升83%，对智能化监测体系建设具有重要的实践价值。